연속음성인식을 위한 Mel 주파수 켑스트럼 계수를 사용한 음성종속 화자식별

최재승

doi:10.14801/jkiit.2016.14.10.67

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최재승 (신라대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제14권 제10호(JKIIT, Vol.14, No.10)

발행연도: 2016.10

수록면: 67 - 72 (6page)

DOI: 10.14801/jkiit.2016.14.10.67

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잡음이 존재하는 환경에서 연속 음성인식을 실시하기 위해서는 지금까지의 음성인식법과 더불어 잡음성능의 향상이 필요하다. 본 논문에서는 연속음성인식 모델을 구축하기 위하여, 다층 퍼셉트론 네트워크에 멜 주파수 켑스트럼 계수를 사용하여 연속 음성인식을 실시하는 화자식별 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 실험에서는 음성신호의 잡음억제에 응용하기 위해서 화자식별률의 개선이 가능하도록 연구를 진행하여, 본 알고리즘에 의한 식별결과가 효과적으로 개선되는 것을 실험으로 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비교하여 잡음이 부가되지 않은 원음에 대해서 식별율이 최대 5.80% 개선되었으며, 백색잡음이 부가된 음성의 경우에 식별률이 최대 11.38% 개선되었다.

#continuous speech recognition #speaker identification #mel frequency cepstral coefficient #perceptron network #noise

참고문헌 (14)

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[학술대회논문] - G. Huang / 2011 / A novel neural-based pronunciation modeling method for robust speech recognition / IEEE Workshop on Automatic Speech Recognition and Understanding : 517 ~ 522

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[학술지(정기간행물)] - 정용주 / 2015 / 훈련잡음신호의 변이를 고려한 잡음음성 음향모델의 적응 / 한국정보기술학회논문지 13 (5) : 27 ~ 34

[학술지(정기간행물)] - 최재승 / 2012 / 잡음 환경 하에서의 남녀성별 식별 알고리즘 / 한국정보기술학회논문지 10 (11) : 63 ~ 68

[학술대회논문] - J. S. Choi / 2016 / Recognition Algorithm using MFCC Feature Parameter / Proceedings of Conference on Information and Communication Engineering 20 (2) : 343 ~

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